本文關(guān)鍵詞： 光譜學(xué) 激光誘導(dǎo)擊穿光譜 大豆油 鉻含量 最小二乘支持向量機　出處：《激光與光電子學(xué)進展》2016年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：采用激光誘導(dǎo)擊穿光譜(LIBS)技術(shù)對大豆油中的鉻(Cr)含量進行檢測研究。以一系列Cr含量不同的大豆油為樣本,采用Ava Spec雙通道高精度光譜儀在206.28~481.77 nm波段范圍內(nèi)采集LIBS光譜。根據(jù)樣本的LIBS譜線圖,確定Cr元素的主要特征譜線,并對Cr元素主要特征譜線應(yīng)用線性回歸或最小二乘支持向量機(LS-SVM)方法建立其單變量、二變量及多變量校正模型。利用建立的校正模型對樣本Cr含量進行預(yù)測。研究結(jié)果表明,二變量及多變量校正模型的性能優(yōu)于單變量校正模型,LS-SVM建立的多變量校正模型性能最優(yōu)。對于單變量及二變量校正模型,預(yù)測樣本的平均相對誤差(RE)分別為14.16%和11.58%;而對于線性回歸及LS-SVM建立的多變量校正模型,預(yù)測樣本的平均RE分別為10.95%和4.97%。由此可見,LIBS技術(shù)檢測大豆油中的重金屬Cr含量具有一定的可行性,LS-SVM方法可以有效提高校正模型的預(yù)測精度。
[Abstract]:The content of Cr in soybean oil was determined by laser induced breakdown spectroscopy (LIBS). A series of soybean oils with different Cr content were used as samples. The Ava Spec double channel high precision spectrometer is used to collect the LIBS spectrum in the range of 206.28 ~ 481.77 nm. The main characteristic lines of Cr are determined according to the LIBS spectrum of the sample. The linear regression or least squares support vector machine (LS-SVM) method is used to establish the single variable, two variable and multivariable calibration models for the main characteristic lines of Cr elements. The calibration model is used to predict the Cr content of the samples. The performance of the two-variable and multivariable correction models is better than that of the single-variable correction model / LS-SVM. The average relative error of the predicted sample was 14.16% and 11.58, respectively, while for the linear regression and the multivariable correction model established by LS-SVM, the mean relative error of the predicted sample was 14.16% and 11.58, respectively. The average RE values of the predicted samples are 10.95% and 4.97, respectively. It can be seen that the LIBS technique is feasible for the detection of heavy metal Cr in soybean oil. LS-SVM method can effectively improve the prediction accuracy of the calibration model.
【作者單位】： 江西農(nóng)業(yè)大學(xué)生物光電技術(shù)及應(yīng)用重點實驗室;江西出入境檢驗檢疫局綜合技術(shù)中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年基金(31401278) 江西省自然科學(xué)基金(20132BAB214010)
【分類號】：TS225.13;TN249

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本文編號：1515390